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Historique contre cet adversaire

Jrue Holiday vs SAS

San Antonio Spurs · 41 matchs · 2009-11-29 → 2026-04-28

Sa moyenne sur la période : 24.8Forme récente (L5) : 25.8

Changer d’adversaire

La lecture

  • 41 matchs sur 17 saisons : l’échantillon est solide.
  • Dans sa moyenne sur la période (24.7 contre 24.8).
  • Irrégulier : de 3 à 49 TTFL selon les matchs.
  • Plus à l’aise à domicile (26.7 contre 22.5 à l’extérieur).
  • Dont 5 match(s) de playoffs.

Les chiffres

Écart à sa moyenne : -0.2

Moyenne vs cet adversaire

24.7

-0.2

Médiane

23.0

Min – Max

3 – 49

Matchs ≥ 30

34%

Matchs ≥ 40

17%

Matchs < 20

39%

Minutes / match

33.5

Pts / Reb / Ast

16.5 / 4.5 / 6.0

Domicile / extérieur

À domicile

26.7

21 matchs

À l’extérieur

22.5

20 matchs

Saison par saison

SaisonTypeMatchsMoyenneMin – Max
2025/26Playoffs524.08 – 49
2025/26Saison régulière116.016 – 16
2024/25Saison régulière140.040 – 40
2023/24Saison régulière136.036 – 36
2022/23Saison régulière114.014 – 14
2021/22Saison régulière125.025 – 25
2020/21Saison régulière230.529 – 32
2019/20Saison régulière29.53 – 16
2018/19Saison régulière435.021 – 42
2017/18Saison régulière430.816 – 40
2016/17Saison régulière326.79 – 41
2015/16Saison régulière320.316 – 28
2014/15Saison régulière424.320 – 31
2013/14Saison régulière123.023 – 23
2012/13Saison régulière217.517 – 18
2011/12Saison régulière217.511 – 24
2010/11Saison régulière232.017 – 47
2009/10Saison régulière211.04 – 18

Contexte défensif

Poste

meneurs/arrières

TTFL concédés à ce poste

13.5

Moyenne ligue

15.7

Rang défensif (1 = le plus dur)

4 / 30

Saison 2026/27 · saison régulière

Match par match

41 matchs
DateLieuMinPtsRebAstTTFL
2026-04-28Ext.PO408678.0
2026-04-26Dom.PO37206428.0
2026-04-24Dom.PO41296549.0
2026-04-21Ext.PO39165923.0
2026-04-19Ext.PO36941112.0
2026-04-08Ext.311310616.0
2025-03-29Ext.35216640.0
2024-01-17Dom.31224436.0
2023-03-22Dom.2372814.0
2021-10-23Ext.25164525.0
2021-05-10Ext.31202629.0
2021-03-20Dom.34215332.0
2020-08-09Dom.—7373.0
2020-01-22Dom.—122416.0
2019-02-02Ext.—157421.0
2019-01-26Dom.—297341.0
2018-11-19Dom.—214936.0
2018-11-03Ext.—294842.0
2018-04-11Dom.—233734.0
2018-03-15Ext.—248740.0
2018-02-28Ext.—254333.0
2017-11-22Dom.—131216.0
2017-03-03Dom.—267530.0
2017-01-27Dom.—2341241.0
2016-12-18Ext.—5269.0
2016-03-03Dom.—133717.0
2016-02-03Ext.—204528.0
2015-11-20Dom.—93716.0
2015-04-15Dom.—113420.0
2014-12-31Ext.—136920.0
2014-12-26Dom.—155726.0
2014-11-08Ext.—1531131.0
2013-11-25Ext.—129723.0
2013-01-21Dom.—152817.0
2013-01-05Ext.—118818.0
2012-03-25Ext.—103311.0
2012-02-08Dom.—154724.0
2011-02-11Dom.—275247.0
2010-11-13Ext.—162517.0
2010-02-19Dom.—136418.0
2009-11-29Ext.—6214.0

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À propos du projet

Application NBA Stats orientée TTFL — explorer les box scores, calculer le malus, visualiser la régularité des joueurs, soutenir la décision de pick quotidienne.

Auteur

Simon Grossi

Données

shufinskiy/nba_data
+ flux temps-réel cdn.nba.com

Tech stack
  • · Pipeline — Python 3.11 + DuckDB (agrégation play-by-play → SQLite).
  • · Frontend — Astro 5 + Tailwind 3 + TypeScript.
  • · SQLite haute performance — base embarquée servie côté serveur via better-sqlite3 (WAL mode).
  • · Charts — Chart.js (line, radar, scatter).
  • · Hébergement — local-first, HTTPS via Caddy, déployable sur Raspberry Pi (voir DEPLOY.md).
Local-first · pas de tracking · pas de backend hébergév0.1.0

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